[TIL] 정유태_201230

[yut-a]

• 키워드: 배운 내용에 해당하는 키워드를 2-3개 정도 적습니다 (예: Python, pandas, 시각화, etc.)

--> RNN LSTM GRU

• 배운 것: 어떤 내용을 배웠는지 간략하게 적습니다

1. RNN->LSTM->GRU의 흐름으로 각 모델의 한계점을 해결해 나가는 구조 학습
2. 관련 논문을 찾아보면서, 할 수 있는 부분 만이라도 따라해보기

• 더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분: 더 알고 싶거나 공부할 필요가 있는 부분에 대해 작성합니다

--> TTS, anomaly detection

• 느낀 점: 오늘 하루에 대한 감상, 기분 등을 간단하게 작성합니다

--> keras에서 제공하는 튜토리얼이 아닌, 논문 혹은 일반인들이 구현한 예제들을 다뤄보면서 머리가 정말 아팠음. 적절한 주제의 예제를 찾는 것부터 힘이 들었고, 수업 때 시백님이 언급하셨던 것에 비해서는 굉장히 쉬워보이는 예제를 다뤘음에도 이해가 쉽지 않았음. 아는 것들이 모여 있지만, 결국은 모르는 느낌. 다만, RNN, LSTM 등에서 시작해서 TTS, Tacotron 등의 예제들을 찾아보면서 이러한 모델이 실제로 어떻게 쓰이고 있고, 어떻게 구현됐는지 알아볼 수 있는 시간이었음.